解析几何习题

【预备知识】已知直线\(l_1:A_1x+B_1y+C_1=0\)\(l_2:A_2x+B_2y+C_2=0\)

则①\(l_1\perp l_2\Leftrightarrow A_1A_2+B_1B_2=0\);说明如下:

当两条直线的斜率都存在时,\(k_{l_1}=-\cfrac{A_1}{B_1}\)\(k_{l_2}=-\cfrac{A_2}{B_2}\)

\(k_{l_1}\cdot k_{l_2}=-1\),即\((-\cfrac{A_1}{B_1})\cdot (-\cfrac{A_2}{B_2})=-1\)

整理得到$ A_1A_2+B_1B_2=0$;

当两条直线中的一条斜率不存在时,则另一条必然斜率为\(0\)

比如\(B_2=0\),则直线\(l_2\)的斜率不存在,则直线\(l_2\)\(x\)轴垂直,

那么由互相垂直可知,直线\(l_1\)必然斜率为\(0\),即\(A_1=0\)

故也满足$ A_1A_2+B_1B_2=0$;

故综上所述,\(l_1\perp l_2\Leftrightarrow A_1A_2+B_1B_2=0\)

例1【两条直线垂直】
已知直线\(l_1:ax-y+2a=0\)与直线\(l_2:(2a-1)x+ay+a=0\)互相垂直,则\(a\)的值为____________。

法1:由于我们主要是利用\(k_1\cdot k_2=-1\)求解,故需要分类讨论,以保证将有斜率和无斜率的情形分开考虑:

\(a=0\)时,\(l_1:y=0\)\(l_2:x=0\),故互相垂直,满足题意;

\(a\neq 0\)时,\(k_{l_1}=a\)\(k_{l_2}=-\cfrac{2a-1}{a}\),由\(k_{l_1}\cdot k_{l_2}=-1\)得到,

\(a\cdot (-\cfrac{2a-1}{a})=-1\),解得\(a=1\)

综上所述得到,\(a=0\)\(a=1\)

法2:不分类讨论,利用两条直线互相垂直的充要条件得到:

\(a\cdot (2a-1)+(-1)\cdot a=0\),即\(2a^2-2a=0\)

解得\(a=0\)\(a=1\)

例2已知点\(A(2,3)\)\(B(2,-2)\),试在\(y\)轴上求一点\(C\),使得\(\Delta ABC\)为直角三角形。

分析:做出图形,由图形可知需要分类讨论;

①当点\(C(0,3)\)时,\(\Delta ABC\)\(A=90^{\circ}\)的直角三角形。

②当点\(C(0,-2)\)时,\(\Delta ABC\)\(B=90^{\circ}\)的直角三角形。

③当\(A\neq 90^{\circ}\)\(B\neq 90^{\circ}\)时,设点\(C(0,b)\)

则由\(k_{AC}\cdot k_{BC}=-1\),解得\(b=-1\)\(b=2\)

即点\(C(0,-1)\)\(C(0,2)\)时,\(\Delta ABC\)\(C=90^{\circ}\)的直角三角形。

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghai0666/p/7778608.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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